熊猫不同时间步长的滚动窗口相关性计算

Question

我有一个DataFrame，其中包含几年内不同证券的收益。 我想计算每个月最后一天在100天窗口中的相关性。

rolcor = pd.rolling_corr(df2,window=100,pairwise = True)

Date            Sec1          Sec2          Sec3          Sec4    ....
...
2006-01-24      0.000595     -0.009683     -0.004044      0.020969   ....
2006-01-25      0.013976      0.024152     -0.001015      0.019122   ....
2006-01-26      0.011730      0.008323      0.026423     -0.006254   ....
2006-01-27      0.020290      0.000000      0.014851      0.004196   ....
2006-01-30      0.046875      0.018937      0.000000      0.007660   ....
2006-01-31     -0.049118     -0.014852     -0.006829     -0.005529   ....
....

pd.rolling_corr了计算，但是对原始DataFrame中的所有数据点都进行了计算，而我只需要每个月的最后一天。 有什么建议怎么办？

Answer 1

据我了解，您只想考虑当月最后一天的价格

periods = n
index = pd.date_range('2006-01-31', periods=n, freq='M')
print index

DatetimeIndex(['2006-01-31', '2006-02-28', ... , '2006-10-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')

然后用它切出月末值。

df2.loc[index]

告诉我那不是你想要的吗？